JUnit 5作为Java主流测试框架，在Spring Boot项目中提供了模块化设计、丰富注解支持和Java 8+适配等核心优势。本文详细介绍了从依赖配置到核心注解的实战应用，包括基础测试单元构建（@Test、@DisplayName、@Disabled）和进阶测试功能实现（@RepeatedTest、@ParameterizedTest）。通过合理的依赖配置和注解组合，开发者可以构建高质量的测试体系，有效提升代码质量和迭代安全性。文章特别强调了JUnit 5与JUnit 4的关键区别，帮助开发者规避迁移

摘要：现代化超市的冷藏区面临数字化管理难题，低温高湿环境导致传统电子设备故障频发，纸质标签易受潮破损。云里物里推出专为低温环境设计的电子价签解决方案，具备IP67防水、-25℃耐寒等特性，可实时同步价格和库存数据，提升管理效率。该方案通过物联网技术实现云端一体化管理，帮助零售商降低运营成本，推动智慧零售转型。

为人工智能工具编写有效的提示词可能既耗时又具有挑战性。通过利用可重复使用的提示词文件来巩固这些努力。这些自定义提示词可以在提示框中快速访问，并且会自动存储并与您的团队成员共享，从而轻松扩大您的 Copilot 成功案例。

本期GitHub热榜凸显三大技术热点：AI原生应用持续爆发，如Perplexica等开源AI搜索引擎和DeepCode等智能编程代理，显示AI正深度融入开发与信息检索；大模型技术实践火热，LLMs-from-scratch和mlx-lm等项目推动模型轻量化与终端部署；工具链升级显著，markitdown文档转换、simdjson高性能解析及OrcaSlicer工业级切片软件，反映开发效率与跨平台兼容成为刚需。加密货币（ccxt）和AI金融（ai-hedge-fund）项目则体现技术向垂直领域加速渗透的趋势。

3.3 在uniapp中运行虚拟机，就能看到刚刚执行的项目，控制台可以看见运行情况，此时虚拟机中就可以成功运行项目效果。2.1 纯vue项目就在vscode中，执行npm run bulid,根目录得到dist文件。3.2 再将刚打包的vue项目dist中所有文件复制到uniapp中新创建的h5项目目录下。2.2 假如是uniapp中的vue项目直接执行3.3步骤，不需要打包。3、在uniapp中创建新的h5项目。3.1 创建的h5项目，将除了。1.1完成配置后运行虚拟机。文件以外的所有文件删掉。

扩散模型已成为生成高分辨率图像的首选方法。扩散模型的成功在于其能够模拟并逆转复杂的噪声添加过程，这一过程模仿了如何从抽象模式中构建图像。这种方法不仅确保了生成高质量图像，还在生成图像的多样性和准确性之间保持了平衡。在本节中，首先介绍扩散模型的数学基础。然后，深入解析 U-Net 的架构，用于去噪图像并生成高分辨率花卉图像。最后，将介绍扩散模型的训练过程以及训练后的模型生成图像的过程。

本文深入对比了Spring Cloud Gateway内置限流、Sentinel Gateway限流与基于Bucket4j的自定义限流三种全链路限流方案，结合生产环境实战，提供选型建议与示例代码。

XC6VLX130T-2FFG1156C 是 赛灵思 Xilinx AMD Virtex-6 LXT 系列中的一款高性能 SRAM 型现场可编程门阵列（FPGA）。该器件面向高带宽、密集算力与信号处理应用，采用 40 nm 工艺制造，提供大规模的逻辑资源、丰富的片上存储与专用 DSP 加速单元。

如果没有激活函数，不论几层的神经网络都是一个线性回归。

本文对比了四种主流消息中间件（RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、Kafka）的核心定位和适用场景。RabbitMQ适合企业级异步通信，ActiveMQ支持多协议接入，RocketMQ擅长金融级业务场景，而Kafka专为大数据流处理设计。重点分析了各队列对延迟消息的支持情况：RabbitMQ需通过DLX+TTL模拟实现但灵活性差，ActiveMQ原生支持定时调度，RocketMQ提供最优的延迟消息处理能力（支持任意延迟时间），Kafka则完全不适合延迟队列场景。建议根据业务需求选择，核心业